神经网络解耦第7页

Spring Event如何优雅实现系统业务解耦、实现原理及使用注意项

1.概述在我们平时的项目业务系统开发过程中，一个需求功能的业务逻辑经常出现主线业务和副线业务之分。比如，在当下移动端电商app进行注册账号操作，注册成功之后会发送短信、邮箱、站内信等通知，发放红包活动抵用券，推送用户注册信息给大数据系统进行数据分析以便后期个性化推荐等等。由此看出一个注册接口代码逻辑需要干这么多事情，业余逻辑高度耦合，并且串行执行耗时严重，所以我们接下来将围绕如何解决这两个问题进行

奔向理想的星辰大海·2024-08-23 16:58

深度学习学习经验——循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适合处理序列数据的神经网络，它能够利用历史信息来预测当前输出

Linductor·2024-08-23 15:54

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统美食价格预测美团推荐系统美团爬虫大众点评爬虫美食数据分析美食可视化大屏大数据毕设

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-08-23 13:22

k8s配置集ConfigMap详解

它们将相应的配置信息保存于对象中，而后在Pod资源上以存储卷的形式挂载并获取相关的配置，以实现配置与镜像文件的解耦。下面主要介绍使用Volume将ConfigMap作为文

JavaMonsterr·2024-08-23 13:09

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱高考分数预测系统高考志愿推荐系统高考可视化大屏高考大数据高考数据分析高考爬虫大数据毕业设计

hadoopsparkspringbootvue.jsPython爬虫、机器学习、深度学习mybatis-plusneo4j知识图谱图数据库mysql协同过滤算法(基于物品、基于用户模式)MLP模型SVD神经网络

计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

【深度学习】吴恩达-课后作业-搭建多层神经网络以及应用

Ng的深度学习，其实前几个月就听完了，课后作业也是大懂不懂的都做了一遍，代码也跟着各种各样的参考敲了一遍，但暑假几个月没怎么学习。。。基本也忘得差不多了，这几周回顾了一下深度学习这门课的笔记，看了别的博主的总结，对CNN，RNN,LSTM,注意力机制等网络结构进行了复盘，虽然感觉自己很心浮气躁，一边也在学集成学习那几个算法和推荐系统相关，这里也告诉自己：贪多嚼不烂，心急吃不了热豆腐，慢慢来，还是要

—Xi—·2024-08-23 10:17

【设计模式】行为型设计模式汇总（二）

7.访问者模式7.1定义允许一个或多个操作应用到一组对象上，解耦操作和对象本身。

allen218·2024-08-23 05:48

【Story】《现代芯片架构全景图：架构、内存系统与外设接口》

1.1RISC（精简指令集计算）1.2CISC（复杂指令集计算）1.3VLIW（超长指令字）1.4SIMD（单指令流多数据流）1.5MIMD（多指令流多数据流）1.6GPU（图形处理单元）1.7NPU（神经网络处理单元

LuckiBit·2024-08-23 05:21

【PyTorch】（三）----搭建卷积神经网络

该系列笔记主要参考了小土堆的视频教程，传送门：P1.PyTorch环境的配置及安装（ConfigurationandInstallationofPyTorch)【PyTorch教程】_哔哩哔哩_bilibili涉及到的文件/数据集网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1aZmXokdpbA97qQ2kHvx_JQ?pwd=1023提取码：1023在前面的两篇文章中，我们学会了

麦田里的稻草人w·2024-08-23 04:42

python之数据模型训练过程详解

一、模型训练详解当涉及使用Python进行深度学习和神经网络训练时，整个过程可以分为几个关键步骤。这里我会详细解释每个步骤的主要内容和如何实施。1.数据准备在深度学习中，数据准备是非常重要的一步。

m0_68949064·2024-08-23 00:17

2022年1月4日中原焦点团队中27第248天分享

我们某些神经细胞之间就会建立起长期且固定的联系，比方说，如果你每天都生气，感到挫折，每天逗很悲惨，痛苦，那么，你就是每天都在重复的为那张神经网络接线和挣个，这就变成了你的一个情绪模式

流星蜗牛·2024-08-22 19:28

JAVA从业者必学的设计模式-从零开始带你学习业务逻辑-第一天-工厂模式

2、工厂模式如果我们使用工厂来生产对象，我们就只和工厂打交道就可以了，彻底和对象解耦，如果要更换对象，直接在工厂里更换该对象即可，达到了与对象解耦的目的；所以说，工厂模式最大的优点就是：解耦2.1简单工厂模式一个抽象产品父类多个具体产品子类一个具体工厂在工厂中直接

Hermitmurder·2024-08-22 17:08

设计模式23-职责链

让请求的接受者自己的在运行时决定来处理请求，从而使两者解耦合。在许多情况下，多个对象可以处理某个请求，但具

郑同学zxc·2024-08-22 15:58

基于深度学习的自适应架构

基于深度学习的自适应架构是一种能够动态调整自身结构和参数的神经网络体系，以更好地适应不同的任务和环境需求。这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力，特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。

SEU-WYL·2024-08-22 13:48

Spark MLlib模型训练—分类算法Multilayer Perceptron Classifier

—分类算法MultilayerPerceptronClassifierMultilayerPerceptronClassifier（多层感知器分类器，简称MLP）是SparkMLlib中用于分类任务的神经网络模型

猫猫姐·2024-08-22 12:39

Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记

2,深度学习基础：熟悉神经网络、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型的基本原理。

汪贤阳·2024-08-22 11:30

Transformer模型:Postion Embedding实现

GPT-4o(OpenAI)Transformer模型中的PositionEmbedding（位置编码）是用于在不使用循环神经网络的情况下捕捉序列数据的位置信息的一种方法。

109702008·2024-08-22 10:58

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

1.引言1.1人工智能的现状与发展趋势1.2机器学习、深度学习和神经网络的基本概念1.3微服务架构在人工智能中的作用2.机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3

C_GUIQU·2024-08-22 09:53

TensorFlow

它提供了一个强大的工具集，用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络模型。

weixin_63207763·2024-08-22 07:39

java与python-java和python的比较

干活，需求再学习python各种库，pyhton的强壮在于库，为什么python的库强壮，原因是python的库能够用python，c言语,c++等规划，再提供给python运用，所以无论gpu运转，神经网络

weixin_37988176·2024-08-22 05:52

未来生成式 AI 的发展方向，是 Chat 还是 Agent？

这种技术通常依赖于复杂的算法，如深度学习和神经网络，来学习数据的内在特征和分布，然后创造出新的、以前未见过的数据样本。

Lill_bin·2024-08-22 04:50

接口和抽象类的区别

接口是自上而下的，是一种规范，完全抽象，注重解耦合。抽象类是自下而上的，本质是在一个具有类的基础上加上了抽象方法，即便有构造器，也不能创造对象，强调代码复用。

浪仙545·2024-08-22 02:07

文献01-单细胞多组学

目录【SIMBA系列教程】回顾：KDD2024|HiGPT:当大模型遇上图神经网络Nat.Biotechnol2023|利用MaxFuse整合空间和单细胞数据跨模态弱链接的特征Nat.Commun2024

hlllllllhhhhh·2024-08-21 20:54

PaperWeekly

1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com

sapienst·2024-03-28 19:53

ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界

ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它

2401_83550420·2024-03-28 12:14

AI大模型学习：开启智能时代的新篇章

这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。

游向大厂的咸鱼·2024-03-28 12:13

《外观模式（极简c++）》

优点：将客户端与子系统解耦，降低了复杂性。提高了代码的灵活性和可维护性。缺点：可能导致外观类过于庞大，承担了过多的责任。增加了系统的抽象层，有时会影响性能。

Bovinitwo·2024-03-28 10:42

C#学习笔记

它允许对象在状态发生变化时通知其他对象，从而实现对象之间的解耦。事件派发器的基本组成部分：事件委托（EventDelegate）：事件委托是一种特殊的委托，用于封装可以被调用的方法。

2301_79022588·2024-03-27 08:27

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透

使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络

CX330的烟花·2024-03-27 04:51

【设计模式】Java 设计模式之桥接模式（Bridge）

桥接模式（BridgePattern）是结构型设计模式的一种，它主要解决的是抽象部分与实现部分的解耦问题，使得两者可以独立变化。

新手村长·2024-03-27 01:47

深度学习与（复杂系统）事物的属性

深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。

科学禅道·2024-03-26 16:34

神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数）

神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。

MarkHD·2024-03-25 16:35

设计模式（建造型设计模式——抽象工厂模式）

抽象工厂允许客户端使用抽象的接口来创建一组相关的产品，而不需要关系实际产出的具体产品是什么，这样一来客户可以从具体的产品关系中解耦。模式结构AbstractFactory：抽象工厂。

Rookie！·2024-03-25 02:17

《适配器模式（极简c++）》

优点：解耦性增强：允许不兼容的接口之间进行通信，降低系统组件间的耦合度。复用性增加：可以重复使用现有的类，而不需要修改其原始代码。缺点：过多的适配器类：如果系统中接口

Bovinitwo·2024-03-24 07:25

《桥接模式（极简c++）》

通过对象组合而不是继承的方式实现解耦，提高了代码的灵活性。缺点：增加了系统的复杂度，因为需要多个抽象类和实现类。本质思

Bovinitwo·2024-03-24 07:25

飞桨科学计算套件PaddleScience

PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题

skywalk8163·2024-03-22 05:52

训练时损失出现负数，正常吗？为什么

在训练神经网络时，通常期望损失函数的值是非负的，因为损失函数是用来度量模型预测与真实值之间的差异的。

苏苏大大·2024-03-22 02:17

神经网络量化

神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。

小厂程序猿·2024-03-19 06:45

神奇的微积分

•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向

科学的N次方·2024-03-19 05:14

看见光，追逐光，成为光~

从如何构建五级驾驶，到如何结合现状落地~研究字节跳动对神经网络的改造，注入人的干预分类，优化再到聚类，让算法匹配人的干预能力~基础操作效能提升达到90%，告警防护率达到90%，两者交叉防护有效率达到多少

默涵在当下·2024-03-18 17:28

鸿蒙内核系统

一、系统设计总纲1.1鸿蒙战略设计目标全场景1.2鸿蒙操作系统目标实现的技术支撑1.2.1分布式设计1.2.2一次开发，多端部署1.2.3系统与硬件解耦，弹性部署1.3鸿蒙操作系统技术架构1.3.1内核层

junwua·2024-03-18 14:53

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效

科学的N次方·2024-03-18 07:13

netty入门浅析(1)

Netty的内部实现时很复杂的，但是Netty提供了简单易用的api从网络处理代码中解耦业务逻辑。Nett

虾餃·2024-03-17 16:34

Pytorch nn.Module

一、torch.nn简介torch.nn是PyTorch中用于构建神经网络的模块。它提供了一系列的类和函数，用于定义神经网络的各种层、损失函数、优化器等。

霖大侠·2024-03-16 15:53

计算机设计大赛题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

iuerfee·2024-03-16 11:17

jetpack mvvm架构

JetpackMVVM理解参考文档Jetpack模式是mvvm在安卓开发下的一个具体实现，是官方推荐的用法，通过数据驱动完成解耦，兼备控制试图的生命周期，Lifecycle能够妥善处理页面的周期，避免view

问心所求·2024-03-15 22:28

神经网络模型的保存和读取

保存神经网络的两种方法:(还是以我之前自建的神经网络模型Gu为例，保存这个神经网络)gu=Gu()1.torch.save(gu,"gu_module.pth")2.torch.save(gu.state_dict

tiny_PIkid·2024-03-15 18:51

基于Python和OpenCV的产品码识别与验证案例

首先，通过图像预处理技术（如灰度化、二值化、降噪等）优化产品码图像，然后利用OpenCV中的模板匹配或机器学习算法（如SVM、神经网络等）来定位并识别产品码。

GT开发算法工程师·2024-03-15 18:20

图像算法实习生--面经1

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好？

小豆包的小朋友0217·2024-03-14 17:44

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